一种基于IAGA-SVM的滚动轴承故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于IAGA‑SVM的滚动轴承故障诊断方法，属于机械工程自动化技术领域。本发明首先采用小波变化的方法对滚动轴承的故障数据进行特征提取，并对其进行归一化处理形成训练样本并训练得到SVM模型；然后利用改进的自适应遗传算法对SVM模型的惩罚因子和核函数参数进行优化处理，得到优化后的SVM模型即SVM故障诊断模型，最后利用SVM故障诊断模型对滚动轴承进行故障诊断。本发明使得故障诊断过程表达清晰准确，故障诊断模型合理有效，提高了其分类预测效果。